distill-mentor

Vue d’ensemble de la skill distill-mentor

Ce que fait distill-mentor

La skill distill-mentor transforme un véritable mentor académique en persona IA réutilisable en collectant des informations publiques, en analysant ses articles et son style, puis en générant une skill de type mentor avec laquelle vous pourrez échanger par la suite. Elle s’adresse aux utilisateurs qui veulent aller au-delà d’un prompt ponctuel : étudiants qui comparent des directeurs, chercheurs qui étudient les préférences de recherche d’un labo, ou enseignants qui créent un mentor numérique partageable.

Pour qui installer la skill distill-mentor

Cette distill-mentor skill est particulièrement adaptée si vous avez besoin d’une synthèse structurée du mentor, et pas seulement d’un résumé. Elle convient aux utilisateurs qui accordent de l’importance à l’orientation de recherche, aux préférences méthodologiques, au style de communication et à la philosophie académique. Si vous avez seulement besoin d’une bio rapide ou d’une liste de publications, un prompt classique sera plus rapide. Si vous voulez un artefact enregistré dans ~/.claude/mentors/ ainsi qu’une skill générée dans ~/.claude/skills/, c’est un meilleur choix.

Ce qui la différencie

Son principal point fort, c’est la profondeur d’analyse. Le dépôt documente un flux de collecte orienté navigateur, un comportement de repli en cas d’échec de la recherche web, une prise en charge bilingue, ainsi qu’une analyse plus poussée des articles dans docs/DEEP_ANALYSIS_GUIDE.md. Par rapport à un prompting générique, distill-mentor for Agent Orchestration fournit un déclencheur défini, des sorties attendues et un workflow reproductible pour créer des assistants de type mentor à partir de preuves publiques, plutôt qu’une imitation improvisée.

Comment utiliser la skill distill-mentor

Installation de distill-mentor et premier lancement

Dans Claude Code ou un runtime compatible avec les skills, ajoutez le dépôt puis invoquez directement la skill. Un point de départ pratique :

• npx skills add ybq22/supervisor
• /distill-mentor "Geoffrey Hinton" --affiliation "University of Toronto"
• Mode rapide optionnel : /distill-mentor "Geoffrey Hinton" --no-browser

Le comportement documenté par défaut passe par la recherche via navigateur, avec repli vers une collecte de type DuckDuckGo si cette recherche échoue. Le dépôt indique Node.js >=18, et le chemin navigateur peut embarquer Chromium via puppeteer, ce qui compte pour la taille de l’environnement et les installations de type CI.

Les entrées qui améliorent l’usage de distill-mentor

La skill fonctionne mieux si vous fournissez :

• le nom complet du mentor
• l’affiliation si le nom est ambigu
• le contexte de langue dans votre premier message
• le travail réel que vous cherchez à accomplir

Un prompt faible serait : distill Geoffrey Hinton.
Un prompt plus solide serait : Create a distill-mentor profile for Geoffrey Hinton at University of Toronto. I care most about his research evolution, supervision style, and how he frames risky ideas for PhD students.

Cette seconde formulation améliore la désambiguïsation lors de la récupération des sources et indique aux analyseurs les points à mettre en avant dans la persona mentor générée.

Meilleur workflow et fichiers à lire en premier

Pour décider rapidement si l’adoption vaut le coup, lisez dans cet ordre :

1. QUICKSTART.md pour les commandes, les modes, les chemins de sortie et le scoring de qualité
2. SKILL.md pour les conditions de déclenchement, les outils autorisés et le comportement à l’exécution
3. docs/DEEP_ANALYSIS_GUIDE.md pour comprendre ce que l’« deep analysis » extrait réellement
4. docs/CHANGELOG.md pour comprendre le basculement vers une approche browser-first et l’option --no-browser

Ensuite, consultez prompts/intake.md, prompts/analyzer.md, prompts/style-analyzer.md, prompts/deep-paper-analyzer.md et prompts/builder.md si vous voulez ajuster les sorties plutôt que simplement exécuter le flux par défaut.

Contraintes pratiques et résultats à attendre

Il faut garder en tête deux compromis. D’abord, la qualité dépend fortement de la présence publique de la cible : les universitaires connus, avec publications, conférences et page personnelle, donnent de meilleurs résultats que des mentors peu visibles. Ensuite, la collecte via navigateur est plus lente mais plus riche ; --no-browser est plus rapide mais moins complet. Le quickstart du dépôt lui-même présente la qualité comme dépendante des données : si un mentor obtient un score faible ou si les sorties paraissent génériques, ajoutez l’affiliation, des articles connus ou davantage de contexte source avant de juger la skill.

FAQ sur la skill distill-mentor

distill-mentor est-elle meilleure qu’un prompt classique ?

En général oui, si vous avez besoin de cohérence et de sorties enregistrées. Un prompt générique peut imiter la voix d’un mentor, mais distill-mentor usage est plus solide pour une synthèse appuyée sur des éléments vérifiables, car la skill sépare l’intake, la collecte des sources, l’analyse des articles, l’analyse du style et la construction de la skill. Cette structure réduit l’improvisation et facilite la réutilisation ensuite.

Quand ne pas utiliser la skill distill-mentor ?

Mieux vaut l’éviter si la cible laisse très peu de traces publiques, si vous avez besoin d’une exhaustivité factuelle garantie, ou si votre cas d’usage se limite à de la synthèse simple. Ce n’est pas non plus le bon outil pour des dossiers institutionnels privés, sauf si vous pouvez fournir ces matériaux légalement et techniquement dans votre propre workflow.

Est-ce adapté aux débutants ?

Plutôt oui. La surface de commande est simple, en particulier à partir de QUICKSTART.md. Le principal point de friction pour les débutants concerne la configuration de l’environnement autour de la recherche navigateur, ainsi que la compréhension des raisons pour lesquelles un mentor donne de meilleurs résultats qu’un autre. Si vous voulez la voie la plus simple, commencez par tester un chercheur très connu, puis passez ensuite à des profils moins visibles.

distill-mentor s’intègre-t-elle à des workflows d’agents plus larges ?

Oui. distill-mentor for Agent Orchestration a du sens quand un agent collecte les preuves, qu’un autre analyse le style, et qu’un troisième conditionne le résultat dans une skill mentor réutilisable. Les fichiers de prompt du dépôt et l’analyse par étapes facilitent davantage la répartition des responsabilités qu’un prompt monolithique.

Comment améliorer la skill distill-mentor

Donner à distill-mentor de meilleurs signaux de désambiguïsation

L’amélioration la plus rentable, de loin, vient de la qualité des entrées. Ajoutez une affiliation, un domaine, un article connu ou un nom de labo lorsque le mentor porte un nom courant. Exemple : Distill Fei-Fei Li, Stanford, focus on computer vision leadership, student-facing advice style, and how she connects technical work to broader impact. Cela réduit la récupération de mauvaises sources et améliore le ton ainsi que les priorités du mentor généré.

Orienter distill-mentor vers le livrable dont vous avez réellement besoin

Dites explicitement à la skill quel type d’artefact mentor vous attendez :

• critique de type directeur de thèse
• guidance sur l’orientation de recherche
• voix de feedback sur l’écriture
• culture de labo et philosophie
• préférences méthodologiques

Sans cela, les sorties peuvent dériver vers une biographie académique générique. Les fichiers de prompt laissent entendre que le système peut extraire les thèmes de recherche, la méthodologie, le style de présentation et la présence publique ; précisez donc les dimensions qui comptent le plus pour votre usage en aval.

Traiter tôt les modes d’échec fréquents

Les problèmes les plus courants sont l’ambiguïté des noms, la faiblesse des preuves disponibles, une dépendance excessive à quelques conférences célèbres et une imitation stylistique superficielle à partir d’un petit nombre d’articles. Si le premier résultat paraît large mais pas vraiment mentor-like, passez du mode rapide au mode navigateur par défaut, ajoutez l’affiliation et demandez davantage de poids pour les publications récentes plutôt que pour la réputation historique. Si les résultats du web public dominent trop, ancrez l’exécution davantage dans l’analyse des articles que dans la biographie.

Itérer après la première sortie

Le meilleur workflow distill-mentor guide se fait en deux passes :

1. générer le mentor initial
2. l’affiner à partir des manques constatés

Exemples de relances utiles :

• Rebuild this distill-mentor with more weight on recent publications from 2022 onward
• Reduce biography and increase supervision-style cues
• Compare methodological preferences across early, mid, and recent papers
• List weak evidence areas before regenerating the mentor skill

C’est ce qui transforme la skill en pipeline contrôlable plutôt qu’en générateur one-shot — et c’est précisément là qu’elle surpasse le prompting ordinaire de la manière la plus nette.